MI és on-chain elemzés: hogyan követik nyomon a tranzakciókat a blokkláncon

A nyilvános blokkláncon minden tranzakció véglegesen rögzítésre kerül, és mindenki számára hozzáférhető. Az adatok puszta elérhetősége azonban nem jelenti azt, hogy könnyű is értelmezni őket: a blokkok címek, összegek és időbélyegek millióit tartalmazzák, nevek és kontextus nélkül.

Pontosan itt lép színre az on-chain elemzés, egy olyan terület, amely ezeket a nyers adatokat hasznos információkká alakítja. Az elmúlt években egyre fontosabb szerepet játszik benne a mesterséges intelligencia (MI), amely olyan adatmennyiségeket képes feldolgozni, amelyek az emberi elemzők számára elérhetetlenek lennének.

Ebben a cikkben bemutatjuk, mi az on-chain elemzés, hogyan alakítja át az MI, hol használják már ezt a kombinációt, és milyen korlátokat érdemes szem előtt tartani.

Mi az on-chain elemzés?

Az on-chain elemzés a közvetlenül a blokkláncon rögzített adatok vizsgálata azzal a céllal, hogy megértsük a hálózat, a piac és szereplőinek viselkedését. A hagyományos pénzügyekkel ellentétben, ahol a tranzakciós adatok a bankokon belül maradnak, itt a teljes előzmény nyilvános.

A biztonság és a szabályozási megfelelés szempontjából különösen fontosak az alábbi adatok:

• Pénzmozgások: az az útvonal, amelyet az eszközök címről címre bejárnak, beleértve a tőzsdékre és más szolgáltatókhoz irányuló átutalásokat.
• Kapcsolatok ismert szereplőkkel: közvetlenül vagy közvetve kapcsolatban állnak-e a címek tőzsdékkel, mixerekkel, darknetes piacterekkel vagy csalási ügyekben megjelölt címekkel.
• Felosztási és összevonási minták: összegek sok kisebb tranzakcióra bontása vagy több címről származó eszközök összevonása, ami a pénz eredetének elfedésére is szolgálhat.
• Okosszerződés-interakciók: milyen protokollokat használ egy cím, és vannak-e köztük kompromittált vagy kockázatos szerződések.
• Általános aktivitási mutatók: az aktív címek száma és a tranzakciós volumen, amelyek kontextust adnak ahhoz, hogy felmérjük, mi számít szokásosnak a hálózaton.

Mindezek a mutatók bárki számára elérhetők, aki tudja olvasni a blokkláncot. A kihívást az adatok mennyisége jelenti, valamint az, hogy a címek önmagukban nem árulják el, ki áll mögöttük.

Hogyan alakítja át az MI az on-chain elemzést

Az MI nem hoz létre új adatokat, de lehetővé teszi a meglévők gyorsabb és mélyebb értelmezését. A legfontosabb változások három területen zajlanak.

Címek klaszterezése

Egyetlen személy vagy szervezet gyakran számos különböző címet használ. A gépi tanulási modellek elemzik a tranzakciós mintákat, például azokat a címeket, amelyek ugyanabban a tranzakcióban együtt jelennek meg bemenetként, vagy a hasonló időbeli mintázatokat, és valószínűsíthető egységekbe csoportosítják őket. Így több ezer egymástól független cím helyett olyan szereplőkről kapunk átfogó képet, mint a tőzsdék, alapok vagy szolgáltatások.

Minták és anomáliák felismerése

Az algoritmusok megtanulhatják, hogyan néz ki a „szokásos” viselkedés a hálózaton, és jelezhetik az eltéréseket: a szokatlanul nagy átutalásokat, a pénzmozgások hirtelen változásait vagy a pénz eredetének elfedésére jellemző tranzakcióláncokat. Ami egy elemzőnek napokig tartana, azt egy modell néhány másodperc alatt képes jelezni.

Nyelvi modellek mint felület

A nagy nyelvi modellek megkönnyítik az elemzéshez való hozzáférést azok számára is, akik nem műszaki szakemberek. Adatbázis-lekérdezések írása helyett a felhasználó hétköznapi nyelven tehet fel kérdést, a modell pedig ezt elemzéssé alakítja, és összefoglalja az eredményt. Az ilyen eszközök azt is elmagyarázhatják, mi történt egy adott tranzakcióban vagy okosszerződésben.

Gyakorlati alkalmazások

Biztonság és a felhasználók védelme

Az MI-modellek segítenek a csalások, adathalász kampányok és kompromittált okosszerződések korai felismerésében. Amikor egy ismert hackertámadásból származó eszközök elkezdenek mozogni a hálózaton, az elemzőrendszerek nyomon követhetik az útjukat, és figyelmeztethetik a platformokat, mielőtt azokat más eszközökre váltanák át.

Szabályozási megfelelés (AML és Travel Rule)

Az EU-ban működő kriptoeszköz-szolgáltatóknak a pénzmosás és a terrorizmusfinanszírozás megelőzésére irányuló intézkedéseket kell alkalmazniuk, valamint be kell tartaniuk a Travel Rule-t, amely előírja, hogy a tranzakciókat a megbízóra és a kedvezményezettre vonatkozó adatok kísérjék. Az MI-vel támogatott on-chain elemzés lehetővé teszi a címek kockázatának értékelését, a szankcionált vagy magas kockázatú szereplőkkel való kapcsolatok feltárását, valamint a tranzakciók hatékonyabb, nagy léptékű monitorozását.

Piaci betekintések

Az on-chain adatokat piacelemzésre is használják, ott azonban egyértelmű korlátaik vannak. Erről bővebben a blogunkon írtunk: AI-analitika a piaci mozgások előrejelzésében: Előnyök és hátrányok

Kutatás és átláthatóság

Újságírók, kutatók és szabályozó hatóságok ugyanezeket az eszközöket használják a piaci események elemzésére, a csalási ügyekben érintett pénzeszközök nyomon követésére, valamint a decentralizált protokollok működésének jobb megértésére.

Korlátok és kockázatok

Az MI jelentősen bővíti az on-chain elemzés lehetőségeit, de nem tévedhetetlen.

• Téves feltételezések: a címek klaszterezése valószínűségeken alapul. Egy címet tévesen is hozzá lehet rendelni egy adott szereplőhöz, ami pontatlan következtetésekhez vezethet.
• A tanítóadatok torzítása: egy modell csak annyira jó, amennyire azok az adatok, amelyeken betanították. Az új csalási minták felismeretlenek maradhatnak.
• A nyelvi modellek hibái: a nyelvi modellek időnként meggyőző, de helytelen válaszokat adnak. A következtetéseket ezért mindig ellenőrizni kell a forrásadatokban.
• Adatvédelem: minél kifinomultabb az elemzés, annál könnyebb a címeket valós személyekhez kapcsolni. Ez fontos kérdéseket vet fel azoknak a felhasználóknak a magánszférája kapcsán, akik semmi jogellenest nem követtek el.
• Túlzott támaszkodás: az automatizált rendszerek az emberi megítélés támogatójaként működnek a legjobban, nem pedig annak helyettesítőjeként.

Hogyan befolyásolja ez a kriptovaluták mindennapi használatát?

A kriptovaluta-felhasználók többsége számára az MI és az on-chain elemzés a háttérben működik. Amikor egy szabályozott platform ellenőriz egy tranzakciót, vagy további adatokat kér a kedvezményezettről, ennek a folyamatnak egy része gyakran éppen ilyen eszközökre támaszkodik. Céljuk a felhasználók és a pénzügyi rendszer védelme a visszaélésekkel szemben.

Akik önállóan szeretnék vizsgálni a piacot, nyilvános blokklánc-böngészőket és elemzőplatformokat is használhatnak. Az ilyen eszközök használatakor érdemes:

• megérteni, mit mér valójában az adott mutató,
• több forrásból is ellenőrizni a következtetéseket,
• szem előtt tartani, hogy egyetlen mutató sem garantálja az árak jövőbeli alakulását.

Fontos azt is szem előtt tartani, hogy a nyilvános blokkláncokon végrehajtott tranzakciók véglegesen láthatók, ezért az on-chain elemzés alapjainak ismerete a saját biztonság és magánszféra szempontjából is hasznos.

Összegzés

Az on-chain elemzés a blokklánc egyik alapvető tulajdonságára, az átláthatóságra építve alakítja a nyers adatokat érthető információkká. A mesterséges intelligencia gyorsaságot, léptéket és hozzáférhetőséget visz ebbe a folyamatba: a címek klaszterezésétől és az anomáliák felismerésétől a nyelvi felületekig, amelyek szélesebb közönség számára is elérhetővé teszik az elemzést.

Ugyanakkor az MI továbbra is olyan eszköz, amely ellenőrzést és felelős használatot igényel. Akkor nyújtja a legnagyobb értéket, ha szakértői emberi megítéléssel, egyértelmű szabályozási kerettel és a felhasználók magánszférájának tiszteletben tartásával párosul.